• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.147-153
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• 2017

The Korean government has implemented various policies to introduce the cloud to the public sector. The objectives of the paper are to develop a decision-making model and to propose the roadmap for cloud introduction in the public sector. To achieve these objectives, we analyze the characteristics of public services and types of cloud service. Then we develope a cloud introduction method using fuzzy AHP based convergence decision-making model. As a result of this study, we decided to prioritize the cloud service candidates and proposed a three-step roadmap. The results are expected to contribute to cloud introduction and transition in the public sector and establishment of the cloud policy. In the future, it will be necessary to develop budget plans as well as additional decision-making factors for cloud adoption.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.4
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• pp.344-350
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• 2013

It is essential to consider geometry in the early design stage for rational design decisions. However, a crucial decision had been taken by conversation, physical model, and gesture rather than BIM mode which can analyze geometry efficiently. This research proposes the framework of interaction between BIM model and physical model for real-time BIM analysis. Through this real-time system framework of two models, architects can adopt BIM data at early design stage to review analysis of BIM model. It should facilitate dynamic design based on rich BIM information from an early stage to a final stage.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.1
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• pp.121-127
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• 2013

As the worldwide trade of agricultural products became liberalized with the establishment of WTO and FTA, relatively cheaper agricultural products have influenced the Korean domestic market substantially. Fortunately, foreign countries have soften their restrictions on Korean agricultural exports, providing Korean farmers with more opportunities to advance into the world market. This study aims to propose a multiple-criteria decision-making model for selecting an optimal tomato export farm, as the part of an effort to vitalize exports of domestic agricultural products amid the competitive agricultural market worldwide. For this purpose, we are suggesting a 2-step decision-making model which consists of a simple hierarchy decision model that preliminary selects tomato export farms and a detailed hierarchy decision model that chooses the final and optimal tomato export farm. We applied the analytic hierarchy process (AHP) to determine the relative importance of the used evaluation factors and to choose the tomato export farms with most potential. Eventually, the systematic and efficient decision-making model proposed in this paper can be applied to determine the optimal export farms for crops other than tomato, and thus it can encourage the competitiveness of Korean agricultural exports.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.115-121
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• 2000

본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.355-358
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• 2001

무선인터넷 사용자들은 HPC, PDA, 스마트폰, 휴대폰 등을 이용하여 다양한 무선인터넷 서비스를 요구하고 있다. 또한 사용자들은 다양한 종류의 무선인터넷 단말기들에 대해 특성과 가격, 편리성, 호환성 등에 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 현재 상용화된 무선인터넷 단말기를 대상으로 가격, 편리성, 확장성, 속도, 기억용량 등을 고려한 무선인터넷 단말기 선정을 위한 의사결정지원 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상이한 속성을 가지고 잇는 특성을 정규화하여 사용자들의 요구를 수요할 수 있는 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.226-229
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• 2010

본 연구에서는 데이터 저장의 질적 향상을 도모하는 XML 스키마 매칭의 효율적 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 매칭의 가중치의 변화에 따라 달라지는 정확도 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 수립하였다. 수립모델을 응용하여 구현한 가중치 자동선정 모듈은 설명변수인 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 요소의 수, 문서를 작성한 회사 등의 값에 따라 의사결정나무 모델의 목표변수인 정확도뿐만 아니라, 가장 높은 정확도를 보일 수 있는 가중치까지 간접적으로 제안가능하다. 본 연구로 구현한 모듈을 통해 제안된 XML 스키마 매칭 가중치를 활용하면 그렇지 않은 경우에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.8 no.3
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• pp.309-314
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• 2007

A decision tree algorithm should be modified to be suitable in distributed and collaborative environments for distributed data mining. The distributed data mining system proposed in this paper consists of several agents and a mediator. Each agent deals with a local data mining for data in each local site and communicates with one another to build the global decision tree model. The mediator helps several agents to efficiently communicate among them. One of advantages in distributed data mining is to save much time to analyze huge data with several agents. The paper focuses on a transfer technique among agents dealing with each local decision tree model to reduce huge overhead in communication among them.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.4
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• pp.107-117
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• 2011

The appearance of Web has brought an substantial revolution to all fields of society such knowledge management and business transaction as well as traditional information retrieval. In this paper, we propose an EFASIT(Extended Fuzzy AHP and SImilarity Technology) model considering the emotion analysis. And we combine the Extended Fuzzy AHP Method(EFAM) with SImilarity Technology(SIT) based on the domain corpus information in order to efficiently retrieve the document on the Web. The proposed the EFASIT model can generate the more definite rule according to integration of fuzzy knowledge of various decision-maker, and can give a help to decision-making, and confirms through the experiment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.329-330
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• 2021

벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.